基于分区粒子群算法的焊接机器人路径规划

点焊机器人在焊接过程中通常要遍历很多焊点,如何规划焊接机器人的焊接路径已经成为焊接工艺的研究重点之一。当焊点数量达到一定程度时,使用传统的方法很难找到最优路径。焊接机器人的路径规划指标有很多,一般以路径距离最短或时间最少居多。以焊接路径距离最短为规划目标,利用改进的分区粒子群算法对焊接机器人的焊点路径进行规划,仿真结果验证了该方法的可行性。     

基于关节空间与工作空间协同的6R点焊机器人路径规划方法

为实现6R点焊机器人动态性能优、焊接路径短的规划目标,提出在关节空间采用5次多项式规划其转角运动,以确保机器人从任一焊点到相邻焊点时的动态特性;基于组合数学原理,枚举点焊机器人工作时遍历所有焊点的可能路径集合,结合关节空间与工作空间映射关系和各可能路径长度动态积分的数值计算,给出最优焊接路径排列顺序。最后通过算例对该规划方法进行了验证。     

掘进机截割头齿座的机器人自动定位技术

为提高悬臂式掘进机截割头上截齿的定位精度,改进截割头制造质量,根据截齿在截割头表面的排列形式,分析齿尖的定位方法和截齿空间姿态的确定过程,提出并研制一种基于截割头设计方法的齿座定位专用机器人系统,介绍了将截齿定位设计坐标系转换为专用机器人制造坐标系的方法。通过控制串联式机器人手部关节的旋转与回转台的翻转,实现了截齿空间姿态设计参数与制造参数的统一;通过重力自定位原理,实现了齿座相对机器人手部的自动精确定位,有效降低了机器人调试过程的复杂性。此外,通过模拟机器人自动制造过程,分析了不同制造工艺路线对截割头齿座定位工作效率的影响。研究结果表明,采用机器人自动定位技术能有效提高截割头齿座定位精度,合理的制造工艺路线能有效提高截割头制造效率。     

基于视觉识别的多层多道路径规划修正

摘要： 针对传统大厚板手工电弧焊和半自动焊工艺复杂、焊接效率低下、质量稳定性差等问题提出大厚板焊接的新方法：双机器人双面熔化极活性气体保护焊（MAG）,打底焊采用双机器人双面MAG错位焊接,填充焊采用双机器人双面MAG对称焊接.多层多道焊接过程中累积误差和焊接变形会对多层多道路径规划精度造成影响,准确的多层多道路径规划是实现大厚板机器人自动焊接的关键因素.提出基于视觉识别的多层多道路径规划修正方法,通过图像处理结合图像三维信息恢复获得各焊道实时填充信息,对多层多道路径规划进行修正,提高多层多道路径规划精度.     

仿真环境下多机器人焊接路径的优化

应用同心圆柱面对机器人活动空间进行细分,结合自由线弧的优点,寻找出机器人可能的焊接路径,提出了一种规划多机器人焊接加工路径的方法,按照相应原则选取自由空间弧段上的节点,并结合图论技术,实现选取的机器人焊接路径的优化,结合仿真环境进行优化算法,在解决多机器人碰撞问题的同时,大大缩短了规划时间,还为多机器人焊接路径的规划与优化问题提出了一条可能的发展路径。     

双焊接机器人避障路径规划

针对白车身双机器人同步焊接路径规划问题,采用栅格法建立双机器人同步焊接模型。首先通过改进蚁群算法和粒子群算法实现焊接机器人与工件之间的避障;其次通过C空间法实现两个焊接机器人无碰撞,求解出局部和全局最优焊接路径较好的近似解,并与标准蚁群和粒子群算法进行仿真对比实验。仿真结果表明,采用改进蚁群算法和带有交叉因子的粒子群算法,收敛速度较快,较其他算法更能缩短焊接工时。仿真结果验证了笛卡尔空间和C空间结合路径规划方法的可行性,对于双焊接机器人的路径规划具有指导意义。     

果园移动机器人的全局最优路径规划研究

为了实现移动机器人在果园环境下自主行走,对果园移动机器人在复杂果园环境中的最优路径规划进行研究.首先,利用栅格法定义了移动机器人在栅格上的运动方向、障碍物及信息编码,模拟建立出果园的环境地图模型.然后分别编写Dijkstra算法、A*算法,对果园机器人进行全局最优路径规划.通过分析比较,得出A*算法所规划的最优路径更为方便,搜索效率更高,更加满足果园机器人的实际工作需求,提高其工作效率.     

建筑模板机器人自动焊接生产线的研制

介绍了建筑模板机器人自动焊接生产线主要部分和工作流程,纵肋龙门焊接工位和机器人工位是该线的主要部分,完成主要的焊接工作。该线设计成熟而稳定,系统运行平稳,提高了工作效率减少了劳动强度。     

基于Lévy-PSO算法的焊接机器人避障路径规划

针对工业机器人的运动特点并考虑机器人焊枪的避障问题,提出了较为实用的几何避障焊接路径规划策略.采用Lévy飞行与粒子群算法(PSO)相结合的算法进行全局路径规划的优化,并与其他方法进行模拟仿真比较,以验证其合理性和可行性.结果表明,Lévy-PSO算法能够得到避障焊接路径最优解,且其寻优效果较为稳定,可用于解决点焊机器人避障路径规划问题.     

基于A*与B样条算法的农用机器人路径规划系统

为高效智能地规划农用机器人在农田中的运行路径,保证精确的作业行距及作业方向,实现机器人按照指定路径自动行驶,设计了基于A*与B样条算法的农用机器人路径规划系统.使用A*算法对农用机器人运行过程进行路径规划,并利用B样条算法平滑该路径,进而得到最优作业路径.Matlab仿真实验结果表明:A*算法和B样条算法结合起来应用于农用机器人的路径规划是可行的.     

基于遗传算法的白车身机器人焊接路径规划

分析了轿车白车身制造过程中机器人拼焊工位焊接路径规划的特征,将焊点与机器人的工具原点抽象为空间点,根据图论理论建立各点的关系图.将约束条件转化为局部有向关系矩阵,以机器人空间运动最短距离为目标,建立货郎担问题数学模型,利用遗传算法求解.依据关系矩阵产生合法初始种群,并确定选择、交叉、变异等遗传算子,以MATLAB语言编程计算.行李箱盖补焊工位焊接路径规划结果表明,该方法能够对机器人焊接路径合理规划,规划方案已成功用于工程实际.     

基于DNA计算的焊接机器人路径规划算法

为寻求焊接机器人作业过程路径优化问题,运用DNA算法,提出焊接机器人路径规划的有效算法,通过算例证明了方法的有效性.     

移动机器人路径规划方法研究

机器人为了实现在工作环境下自主地工作就必须具有感知工作环境和规划控制自身运动的能力，而机器人规划控制自身运动就是路径规划。本文对移动机器人路径规划方法的现状进行了研究，并对其未来发展趋势进行了分析。     

变电站智能巡检机器人全局路径规划设计

针对国内变电站智能巡检机器人行走路线的特点,建立半结构化的道路模型。提出将改进的Dijkstra算法与模拟退火算法相结合,应用到变电站智能巡检机器人的全局路径规划中,在数据库技术的基础上采用VC++对上述算法进行软件设计与实现,构建具有全局路径规划功能的电子地图系统。该系统已在变电站的智能巡检机器人系统平台下进行实验并投入使用,现场运行结果证明该方法高效可行。     

基于改进蚁群算法的室内移动机器人路径规划

路径规划是机器人室内导航需要攻克的关键技术之一。蚁群算法可以有效实现机器人在室内智能移动的路径规划的目标,但是也存在着停滞和收敛精度低等各种问题,针对这些问题,提出了一种改进蚁群算法可以使机器人在室内智能的完成路径规划的任务,融合了确定性选择与随机性选择策略的优点,在路径转移概率中引入一个启发性的因子,可以使状态转移概率动态进行调整,从而使算法避免了陷入停滞,并对蚁群算法中的信息素更新时的策略加以改进,引入了鸟群算法中的觅食行为。算法通过仿真验证,结果表明了该算法具有较好的室内路径规划能力,实现了路径寻优和花销最短时间效果。     

双臂作业型智能服务机器人的研制

论述了移动式双臂作业型智能服务机器人的总体设计思想 ,并对该机器人的一些关键技术 ,如新型全方位移动机构、七自由度机器人作业手臂和多传感器信息融合的机器人路径规划等问题进行了分析 ,给出了移动机器人的系统控制方案 .     

机器人路径规划的一种改进蚁群算法

介绍了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法。该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模。搜索过程采用了蚂蚁落入陷阱回退策略和蚂蚁相遇策略,从而避免了遇到陷阱时形成的路径死锁情况,同时也提高了最优路径的搜索效率。仿真研究表明,该算法能明显改善路径规划性能,并且算法简单有效。     

移动机器人路径规划算法综述

为提高机器人路径规划的搜索速度,缩短搜索时间,总结归纳移动机器人在路径规划问题上的算法及其特点。首先回顾移动机器人发展历史,并对路径规划技术进行概述; 其次对移动机器人路径规划进行分类总结,并从移动机器人对环境掌握情况的角度出发,将移动机器人路径规划分成全局规划和局部规划两类,然后对全局规划和局部规划的相关算法进行综述,同时对相关算法发展现状及优缺点进行总结。最后指出机器人路径规划技术在改进算法、混合算法、多机器人协作、复杂环境以及多维环境下进一步深入研究的未来发展趋势。     

一种巡检机器人智能路径规划方法

提出了一种在栅格地图上使用参数可调势场法进行避障的巡检机器人智能路径规划方法.地图采用Hector SLAM算法建立,然后在全局范围内指定目标点并使用变粒度栅格法进行全局路径规划.遇到障碍物时,则在局部小范围内使用参数可调的人工势场法来进行局部路径规划和避障.该方法能有效地提高全局路径规划的效率以及局部避障的准确性,实验验证了该方法的快速性与有效性.     

改进RRT算法的机器人路径规划

机器人已被广泛应用于日常生活之中。路径规划作为机器人的主要技术之一，优秀的路径规划算法能提升机器人的工作效率、降低其使用成本，并为研究机器人的导航打下良好的基础。RRT(rapidly-exploring random trees)算法具有扩展性强的优点，但存在路径长度并非最优、光滑性差等不足，为此提出反向寻优和三次样条曲线插值以改进算法，并在MATLAB和ROS(robot operating system)系统中仿真。结果表明：改进后的RRT算法能降低路径长度，减少节点数目，提高光滑性，实现了算法的有效性。